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    机器学习重磅成员Sklearn实战教程 有史以来最详细的Sklearn课程 附大数据医疗实战

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    机器学习重磅成员Sklearn实战教程 有史以来最详细的Sklearn课程 附大数据医疗实战
    机器学习重磅成员Sklearn实战教程 有史以来最详细的Sklearn课程 附大数据医疗实战
    机器学习重磅成员Sklearn实战教程 有史以来最详细的Sklearn课程 附大数据医疗实战
    机器学习重磅成员Sklearn实战教程 有史以来最详细的Sklearn课程 附大数据医疗实战
          Sklearn几乎可以被称为云计算与大数据领域的神器,至少是在机器学习方向上来讲一定是这样的。Sklearn能够支持分类,回归,降维和聚类四大机器学习算法,还包括了特征提取,数据处理和模型评估者三大模块。
          尤其在于这套课程更是参与了大数据医疗方面的技能与实战,更是需要前沿的工程师们好好把握。大数据医疗虽然已有诸多应用,但是很多方向与领域的技术纵深仍然不够,作为职业生涯的发展,大数据医疗是潜藏很大机遇的。
    ===============课程目录===============
    (1)\第一章 决策树与泰坦尼克号生存预测;目录中文件数:15个
    ├─1.引言,sklearn入门.mp4
    ├─2.决策树:概述.mp4
    ├─3.1分类树:参数criterion.mp4
    ├─3.2分类树:实现一棵树,随机性参数.mp4
    ├─3.3 分类树:剪枝参数调优(1).mp4
    ├─3.4 分类树:剪枝参数调优(2).mp4
    ├─3.5 分类树:重要属性和接口.mp4
    ├─4.1 回归树:参数,属性和接口.mp4
    ├─4.2 回归树:交叉验证 (1).mp4
    ├─4.3 回归树:交叉验证(2).mp4
    ├─4.4 回归树案例:用回归树拟合正弦曲线.mp4
    ├─5.1 案例:泰坦尼克号生存者预测 (1).mp4
    ├─5.2 案例:泰坦尼克号生存者预测 (2).mp4
    ├─5.3 案例:泰坦尼克号生存者预测 (3).mp4
    ├─5.4 案例:泰坦尼克号生存者预测 (4).mp4
    (2)\第七章 支持向量机与医疗数据集调参;目录中文件数:24个
    ├─0 本周要学习什么.mp4
    ├─1.1 支持向量机概述:最强大的机器学习算法.mp4
    ├─1.2 支持向量机是如何工作的 & sklearn中的SVM.mp4
    ├─2.1.1 线性SVC的损失函数 (1).mp4
    ├─2.1.1 线性SVC的损失函数 (2).mp4
    ├─2.1.2 函数间隔与几何间隔.mp4
    ├─2.1.3.1 损失函数的拉格朗日乘数形态.mp4
    ├─2.1.3.2 拉格朗日对偶函数 (1).mp4
    ├─2.1.3.2 拉格朗日对偶函数 (2).mp4
    ├─2.1.3.3 求解拉格朗日对偶函数极其后续过程.mp4
    ├─2.1.4 SVM求解可视化 (1):理解等高线函数contour.mp4
    ├─2.1.4 SVM求解可视化 (2):理解网格制作函数meshgrid与vstack.mp4
    ├─2.1.4 SVM求解可视化 (3):建模,绘制图像并包装函数.mp4
    ├─2.1.4 SVM求解可视化 (4):探索建立好的模型.mp4
    ├─2.1.4 SVM求解可视化(5):非线性数据集上的推广与3D可视化.mp4
    ├─2.1.4 SVM求解可视化(6):Jupyter Notebook中的3D交互功能.mp4
    ├─2.2.1 & 2.2.2 非线性SVM与核函数:重要参数kernel.mp4
    ├─2.2.3 案例:如何选取最佳核函数 (1).mp4
    ├─2.2.3 案例:如何选取最佳核函数 (2).mp4
    ├─2.2.4 案例:在乳腺癌数据集上探索核函数的性质.mp4
    ├─2.2.5 案例:在乳腺癌数据集上对核函数进行调参 (1).mp4
    ├─2.2.5 案例:在乳腺癌数据集上对核函数进行调参 (2).mp4
    ├─2.3.1 SVM在软间隔数据上的推广.mp4
    ├─2.3.2 重要参数C & 总结.mp4
    (3)\第三章 数据预处理与特征工程;目录中文件数:15个
    ├─0 概述 + 12期课纲.mp4
    ├─1.1 数据预处理1:数据归一化.mp4
    ├─1.2 数据预处理2:数据标准化.mp4
    ├─1.3 数据预处理3:缺失值 (1).mp4
    ├─1.4 数据预处理4:缺失值 (2).mp4
    ├─1.5 数据预处理5:处理分类型数据.mp4
    ├─1.6 数据预处理6:处理连续型数据.mp4
    ├─2.1 特征选择1:过滤法-方差过滤 (1).mp4
    ├─2.2 特征选择2:过滤法-方差过滤 (2).mp4
    ├─2.3 特征选择3:过滤法-卡方过滤.mp4
    ├─2.4 特征选择4:过滤法-F检验和互信息法 (1).mp4
    ├─2.5 特征选择5:过滤法-互信息法(2) + 总结.mp4
    ├─2.6 特征选择6:嵌入法 (1).mp4
    ├─2.7 特征选择7:嵌入法 (2).mp4
    ├─2.8 特征选择8:包装法 + 总结.mp4
    (4)\第九章 回归大家族:线性,岭回归,Lasso,多项式;目录中文件数:22个
    ├─0 本周要学习什么.mp4.mp4
    ├─1 概述,sklearn中的线性回归大家族.mp4
    ├─2.1 多元线性回归的基本原理和损失函数.mp4
    ├─2.2 用最小二乘法求解多元线性回归的过程.mp4
    ├─2.3 多元线性回归的参数,属性及建模代码.mp4
    ├─3.1 回归类模型的评估指标:是否预测准确?.mp4
    ├─3.2 回归类模型的评估指标:是否拟合了足够的信息?.mp4
    ├─4.1 多重共线性:含义,数学,以及解决方案.mp4
    ├─4.2.1 岭回归处理多重共线性.mp4
    ├─4.2.2 sklearn中的岭回归:linear_model.Ridge.mp4
    ├─4.2.3 为岭回归选择最佳正则化参数.mp4
    ├─4.3.1 Lasso处理多重共线性.mp4
    ├─4.3.2 Lasso的核心作用:特征选择.mp4
    ├─4.3.3 Lasso选择最佳正则化参数.mp4
    ├─5.1.1 & 5.1.2 线性数据与非线性数据.mp4
    ├─5.1.3 线性vs非线性模型 (1):线性模型在非线性数据集上的表现.mp4
    ├─5.1.3 线性vs非线性模型 (2):拟合,效果与特点.mp4
    ├─5.2 离散化:帮助线性回归解决非线性问题.mp4
    ├─5.3.1 多项式对数据做了什么?.mp4
    ├─5.3.2 多项式回归提升模型表现.mp4
    ├─5.3.3 多项式回归的可解释性.mp4
    ├─5.3.4 多项式回归:线性还是非线性模型? + 本周结语.mp4
    (5)\第二章 随机森林与医疗数据集调参;目录中文件数:12个
    ├─1 集成算法概述.mp4
    ├─2.1 随机森林分类器.mp4
    ├─2.2 参数boostrap & oob_score + 重要属性和接口.mp4
    ├─2.3 [选学] 袋装法的另一个必要条件.mp4
    ├─3.1 随机森林回归器.mp4
    ├─3.2 案例:用随机森林填补缺失值 (1).mp4
    ├─3.3 案例:用随机森林填补缺失值 (2).mp4
    ├─3.4 案例:用随机森林填补缺失值 (3).mp4
    ├─3.5 案例:用随机森林填补缺失值 (4).mp4
    ├─4. 机器学习中调参的基本思想.mp4
    ├─5.1. 案例:随机森林在乳腺癌数据上的调参 (1).mp4
    ├─5.2 案例:随机森林在乳腺癌数据上的调参 (2).mp4
    (6)\第五章 逻辑回归和信用评分卡;目录中文件数:34个
    ├─0 前言.mp4
    ├─1.1 逻辑回归概述:名为“回归”的分类器.mp4
    ├─1.2 为什么需要逻辑回归.mp4
    ├─1.3 sklearn当中的逻辑回归.mp4
    ├─2.1.1 二元逻辑回归的损失函数.mp4
    ├─2.2.1 正则化:重要参数penalty & C.mp4
    ├─2.2.2 逻辑回归的特征工程 (1).mp4
    ├─2.2.2 逻辑回归的特征工程 (2).mp4
    ├─2.2.2 逻辑回归的特征工程 (3).mp4
    ├─2.2.2 逻辑回归的特征工程 (4).mp4
    ├─2.3.1 重要参数max_iter - 梯度下降求解逻辑回归的过程.mp4
    ├─2.3.2 梯度的概念与解惑.mp4
    ├─2.3.3 步长的概念与解惑.mp4
    ├─2.4 二元回归与多元回归:重要参数solver & multi_class.mp4
    ├─2.5 样本不均衡与参数class_weight.mp4
    ├─3.1 案例:评分卡与完整的模型开发流程.mp4
    ├─3.2.1~2 案例:评分卡 - 数据预处理(1) - 重复值与缺失值.mp4
    ├─3.2.3 案例:评分卡 - 数据预处理 (2) - 异常值.mp4
    ├─3.2.4 案例:评分卡 - 数据预处理 (3) - 标准化.mp4
    ├─3.2.5 案例:评分卡 - 数据预处理 (4) - 样本不均衡问题.mp4
    ├─3.2.6 案例:评分卡 - 数据预处理 (5) - 保存训练集和测试集数据.mp4
    ├─3.3 案例:评分卡 - 分箱 (1) - 概述与概念.mp4
    ├─3.3.1 案例:评分卡 - 分箱 (2) - 等频分箱 (1).mp4
    ├─3.3.1 案例:评分卡 - 分箱 (3) - 等频分箱 (2).mp4
    ├─3.3.2 案例:评分卡 - 分箱 (4) - 选学说明.mp4
    ├─3.3.3 案例:评分卡 - 分箱 (5) - 计算WOE与IV.mp4
    ├─3.3.4 案例:评分卡 - 分箱 (6) - 卡方检验、箱体合并、IV值等.mp4
    ├─3.3.5 案例:评分卡 - 分箱 (7) - 包装分箱函数.mp4
    ├─3.3.6 案例:评分卡 - 分箱 (8) - 包装判断分箱个数的函数.mp4
    ├─3.3.7 案例:评分卡 - 分箱 (9) - 对所有特征进行分箱.mp4
    ├─3.4 案例:评分卡 - 映射数据 (1).mp4
    ├─3.4 案例:评分卡 - 映射数据 (2).mp4
    ├─3.5 案例:评分卡 - 建模与模型验证.mp4
    ├─3.6 案例:评分卡 - 评分卡的输出和建立.mp4
    (7)\第八章 支持向量机与Kaggle案例:澳大利亚天气数据集;目录中文件数:40个
    ├─0 目录:本周将学习什么内容.mp4
    ├─1.1 简单复习支持向量机的基本原理.mp4
    ├─1.2 参数C的深入理解:多个支持向量存在的理由.mp4
    ├─1.3 二分类SVC中的样本不均衡问题.mp4
    ├─1.3 如何使用参数class_weight (1).mp4
    ├─1.3 如何使用参数class_weight (2).mp4
    ├─2 SVC的模型评估指标.mp4
    ├─2.1 样本不平衡的艺术(1):精确度Precision.mp4
    ├─2.1 样本不平衡的艺术(2):召回率Recall与F1 measure.mp4
    ├─2.1 混淆矩阵与准确率.mp4
    ├─2.1.3 对多数类样本的关怀:特异度Specificity和假正率.mp4
    ├─2.1.4 sklearn中的混淆矩阵.mp4
    ├─2.2 ROC曲线:Recall与假正率FPR的平衡.mp4
    ├─2.2.1 概率与阈值.mp4
    ├─2.2.2 SVM做概率预测.mp4
    ├─2.2.3 绘制ROC曲线 (1).mp4
    ├─2.2.3 绘制ROC曲线 (2).mp4
    ├─2.2.3 绘制ROC曲线 (3).mp4
    ├─2.2.4 sklearn中的ROC曲线和AUC面积.mp4
    ├─2.2.5 利用ROC曲线求解最佳阈值.mp4
    ├─3 选学说明:使用SVC时的其他考虑.mp4
    ├─4 案例:预测明天是否会下雨 - 案例背景.mp4
    ├─4.1 案例:导库导数据,探索特征.mp4
    ├─4.2 案例:分集,优先处理标签.mp4
    ├─4.3.1 案例:描述性统计,处理异常值.mp4
    ├─4.3.2 案例:现实数据上的数据预处理 - 处理时间.mp4
    ├─4.3.3 案例:现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (1).mp4
    ├─4.3.3 案例:现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (2).mp4
    ├─4.3.3 案例:现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (3).mp4
    ├─4.3.3 案例:现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (4).mp4
    ├─4.3.4 案例:现实数据上的数据预处理 - 填补分类型变量的缺失值.mp4
    ├─4.3.5 案例:现实数据上的数据预处理 - 编码分类型变量.mp4
    ├─4.3.6 & 4.3.7 案例:现实数据集上的数据预处理:连续型变量.mp4
    ├─4.4 案例:建模与模型评估 (1).mp4
    ├─4.4 案例:建模与模型评估 (2).mp4
    ├─4.5.1 案例:模型调参:追求最高的recall.mp4
    ├─4.5.2 案例:模型调参:追求最高的精确度 (1).mp4
    ├─4.5.2 案例:模型调参:追求最高的精确度 (2).mp4
    ├─4.5.3 案例:模型调参:追求精确度与recall的平衡.mp4
    ├─4.6 SVM总结与结语.mp4
    (8)\第六章 聚类算法与量化案例;目录中文件数:19个
    ├─0 概述.mp4
    ├─1.1 无监督学习概述,聚类vs分类.mp4
    ├─1.2 sklearn当中的聚类算法.mp4
    ├─2.1 Kmeans是如何工作的?.mp4
    ├─2.2 & 2.3 簇内平方和,时间复杂度.mp4
    ├─3.1.1 KMeans - 重要参数n_clusters.mp4
    ├─3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (1).mp4
    ├─3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (2) - 轮廓系数.mp4
    ├─3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (3) - CHI.mp4
    ├─3.1.3 案例:轮廓系数找最佳n_clusters (1).mp4
    ├─3.1.3 案例:轮廓系数找最佳n_clusters (2).mp4
    ├─3.1.3 案例:轮廓系数找最佳n_clusters (3).mp4
    ├─3.2 重要参数init & random_state & n_init:初始质心怎么决定?.mp4
    ├─3.3 重要参数max_iter & tol:如何让聚类停下来?.mp4
    ├─3.5 重要属性与接口 & 函数k_means.mp4
    ├─4 案例:Kmeans做矢量量化 (1):案例背景.mp4
    ├─4 案例:Kmeans做矢量量化 (2).mp4
    ├─4 案例:Kmeans做矢量量化 (3).mp4
    ├─4 案例:Kmeans做矢量量化 (4).mp4
    (9)\第十一章 XGBoost;目录中文件数:25个
    ├─0 本周要学习什么.mp4
    ├─1 XGBoost前瞻:安装xgboost,xgboost库与skleanAPI.mp4
    ├─2.1 梯度提升树(1):集成算法回顾,重要参数n_estimators.mp4
    ├─2.1 梯度提升树(2):参数n_estimators下的建模.mp4
    ├─2.1 梯度提升树(3):参数n_estimators的学习曲线.mp4
    ├─2.1 梯度提升树(4):基于方差-偏差困境改进的学习曲线.mp4
    ├─2.2 梯度提升树(5):控制有放回随机抽样,参数subsample.mp4
    ├─2.3 梯度提升树(6):迭代决策树:重要参数eta.mp4
    ├─2.3 梯度提升树(7):迭代决策树:重要参数eta.mp4
    ├─3.1 XGBoost的智慧 (1):选择弱评估器:重要参数booster.mp4
    ├─3.2 XGBoost的智慧 (2):XGBoost的目标函数,使用xgboost库建模.mp4
    ├─3.3 XGBoost的智慧 (3):求解XGBoost的目标函数 - 推导过程.mp4
    ├─3.3 XGBoost的智慧 (4):XGboost的目标函数 - 泰勒展开相关问题.mp4
    ├─3.4 XGBoost的智慧 (5):参数化决策树,正则化参数lambda与alpha.mp4
    ├─3.5 XGBoost的智慧 (6):建立目标函数与树结构的直接联系.mp4
    ├─3.5 XGBoost的智慧 (7):最优树结构,求解w和T.mp4
    ├─3.6 XGBoost的智慧 (8):贪婪算法求解最优树.mp4
    ├─3.7 XGBoost的智慧 (9):让树停止生长:参数gamma与工具xgb.cv.mp4
    ├─4.1 XGBoost应用 (1):减轻过拟合:XGBoost中的剪枝参数.mp4
    ├─4.1 XGBoost应用 (2):使用xgb.cv进行剪枝参数的调参.mp4
    ├─4.2 XGBoost应用 (3):使用pickle保存和调用训练好的XGB模型.mp4
    ├─4.2 XGBoost应用 (4):使用joblib保存和调用训练好的XGB模型.mp4
    ├─4.3 XGBoost应用 (5):XGB分类中的样本不平衡问题 - sklearnAPI.mp4
    ├─4.3 XGBoost应用 (6):XGB分类中的样本不平衡问题 - xgboost库.mp4
    ├─4.4 XGBoost应用 (7):XGB应用中的其他问题.mp4
    (10)\第十章 朴素贝叶斯;目录中文件数:41个
    ├─0 本周要讲解的内容.mp4
    ├─1.1 为什么需要朴素贝叶斯.mp4
    ├─1.2 概率论基础 - 贝叶斯理论等式.mp4
    ├─1.2.1 瓢虫冬眠:理解条件概率 (1).mp4
    ├─1.2.1 瓢虫冬眠:理解条件概率 (2).mp4
    ├─1.2.1 瓢虫冬眠:理解条件概率 (3).mp4
    ├─1.2.2 贝叶斯的性质与最大后验估计.mp4
    ├─1.2.3 汉堡称重:连续型变量的概率估计 (1).mp4
    ├─1.2.3 汉堡称重:连续型变量的概率估计 (2).mp4
    ├─1.3 sklearn中的朴素贝叶斯.mp4
    ├─2.1.1 认识高斯朴素贝叶斯.mp4
    ├─2.1.2 高斯朴素贝叶斯擅长的数据集.mp4
    ├─2.1.3 探索贝叶斯 - 拟合中的特性与运行速度 (1).mp4
    ├─2.1.3 探索贝叶斯 - 拟合中的特性与运行速度 (2) - 代码讲解 (1).mp4
    ├─2.1.3 探索贝叶斯 - 拟合中的特性与运行速度 (3) - 代码讲解 (2).mp4
    ├─2.1.3 探索贝叶斯 - 拟合中的特性与运行速度 (4) - 分析与结论.mp4
    ├─2.2.1 概率类模型的评估指标 (1) - 布里尔分数.mp4
    ├─2.2.1 概率类模型的评估指标 (2) - 布里尔分数可视化.mp4
    ├─2.2.2 概率类模型的评估指标 (3) - 对数损失Logloss.mp4
    ├─2.2.3 概率类模型的评估指标 (4) - 可靠性曲线 (1).mp4
    ├─2.2.3 概率类模型的评估指标 (5) - 可靠性曲线 (2).mp4
    ├─2.2.4 概率类模型的评估指标 (6) - 概率分布直方图.mp4
    ├─2.2.5 概率类模型的评估指标 (7) - 概率校准 (1).mp4
    ├─2.2.5 概率类模型的评估指标 (8) - 概率校准 (2).mp4
    ├─2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (1) - 认识多项式朴素贝叶斯.mp4
    ├─2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (2) - 数学原理.mp4
    ├─2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (3) - sklearn中的类与参数.mp4
    ├─2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (4) - 来构造一个分类器吧.mp4
    ├─2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (1) - 认识伯努利朴素贝叶斯.mp4
    ├─2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (2) - sklearn中的类与参数.mp4
    ├─2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (3) - 构造一个分类器.mp4
    ├─2.3.3 探索贝叶斯 - 朴素贝叶斯的样本不均衡问题.mp4
    ├─2.3.4 补集朴素贝叶斯 - 处理样本不均衡问题.mp4
    ├─2.3.4 补集朴素贝叶斯 - 补集朴素贝叶斯的原理  (1).mp4
    ├─2.3.4 补集朴素贝叶斯 - 补集朴素贝叶斯的原理 (2).mp4
    ├─3.1.1 案例:贝叶斯做文本分类 (1) - 单词计数向量技术.mp4
    ├─3.1.1 案例:贝叶斯做文本分类 (2) - 单词计数向量的问题.mp4
    ├─3.1.2 案例:贝叶斯做文本分类 (3) - TF-IDF技术.mp4
    ├─3.2 案例:贝叶斯做文本分类 (4) - 探索和提取文本数据.mp4
    ├─3.3 案例:贝叶斯做文本分类 (5) - 使用TF-IDF编码文本数据.mp4
    ├─3.4 案例:贝叶斯做文本分类 (6) - 算法应用与概率校准.mp4
    (11)\第四章 降维算法PCA与手写数字识别;目录中文件数:11个
    ├─1 降维算法概述.mp4
    ├─2.1 降维究竟怎样实现?.mp4
    ├─2.2 参数 + 案例:高维数据的可视化 (1).mp4
    ├─2.2 参数 + 案例:高维数据的可视化 (2).mp4
    ├─2.3 PCA中的SVD,重要参数svd_solver.mp4
    ├─2.3 参数 + 案例:人脸识别中的components_应用.mp4.mp4
    ├─2.4 重要接口 + 案例1:用人脸识别看PCA降维后的信息保存量.mp4
    ├─2.4 重要接口 + 案例2:用PCA实现手写数字的噪音过滤.mp4
    ├─2.5 原理,流程,重要属性接口和参数的总结.mp4
    ├─3.1 案例:PCA实现784个特征的手写数字的降维 (1.mp4
    ├─3.2 案例:PCA实现784个特征的手写数字的降维 (2).mp4
    (12)\课件;目录中文件数:4个
    ├─参考书1.jpg
    ├─参考书2.jpg
    ├─参考书3.jpg
    ├─开始机器学习之前:配置开发环境.pdf
    (13)\课件\01 决策树课件数据源码;目录中文件数:10个
    ├─data.csv
    ├─Taitanic data.zip
    ├─test.csv
    ├─Tree
    ├─Tree.dot
    ├─Tree.pdf
    ├─决策树 full version.pdf
    ├─决策树 原理部分源码.ipynb
    ├─决策树 案例部分源码.ipynb
    ├─决策树原理更新.pdf
    (14)\课件\010朴素贝叶斯;目录中文件数:3个
    ├─010朴素贝叶斯.rar
    ├─Naive Bayes源码.ipynb
    ├─朴素贝叶斯 full version.pdf
    (15)\课件\011XGBoost;目录中文件数:3个
    ├─xgboost code.ipynb
    ├─XGBoost full version.pdf
    ├─xgboost 代码 + 课件.zip
    (16)\课件\02随机森林;目录中文件数:6个
    ├─digit recognizor.zip
    ├─Record.ipynb
    ├─sample_submission.csv
    ├─test.csv
    ├─train.csv
    ├─随机森林 full version.pdf
    (17)\课件\03数据预处理和特征工程;目录中文件数:6个
    ├─digit recognizor.csv
    ├─Narrativedata.csv
    ├─record.ipynb
    ├─数据预处理与特征工程 full version.pdf
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    ├─digit recognizor.csv
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    (20)\课件\06聚类算法Kmeans;目录中文件数:3个
    ├─聚类算法KMeans EDU version.pdf
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    ├─SVM (下) full version.pdf
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    (24)\课件\01 决策树课件数据源码\.ipynb_checkpoints;目录中文件数:2个
    ├─决策树 原理部分源码-checkpoint.ipynb
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    ├─Untitled-checkpoint.ipynb
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    ├─record-checkpoint.ipynb
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    ├─评分卡模型-checkpoint.ipynb
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